数据挖掘建模的标准：CRISP-DM
CRISP-DM是Cross-Industry Standard Process for Data Mining的简称，中文翻译为“数据挖掘交叉行业标准过程”。
CRISP-DM是由欧洲委员会与几家在数据挖掘应用上有经验的公司共同筹划组织的一个特别小组提出的，目前使用的CRISP-DM模型为该小组于2000年提出的数据挖掘标准化过程。该小组的成员包括数据仓库供货商NCR、德国汽车航天公司Daimler-Chrysler、统计分析软件供货商SPSS和荷兰的银行保险业者OHRA。
它利用NCR与SPSS在数据挖掘应用方面的经验，组织实际的厂商参与实验，通过实际操作过程，进行整体规划设计，在2000年推出CRISP-DM 1.0模型，把数据挖掘过程中必要的步骤都加以标准化。
CRISP-DM模型强调完整的数据挖掘过程，不能只针对数据整理、数据呈现、数据分析以及构建模型，还需要对企业的需求问题进行了解，同时，后期对模型进行评价和模型的延伸应用，也是一个完整的数据挖掘过程不可或缺的要素。
CRISP-DM是从方法学的角度强调实施数据挖掘项目的方法和步骤，并独立于每种具体数据挖掘算法和数据挖掘系统。
CRISP-DM分为六个阶段（phase）和四个层次（level），分别简介如下：
1.商业理解（Business Understanding）
本阶段主要的工作是要针对企业问题以及企业需求进行了解确认，针对不同的需求做深入的了解，将其转换成数据挖掘的问题，并拟定初步构想。在此阶段中，需要与企业进行讨论，以确定分析者可以对于问题有非常清楚的了解，只有这样才可以正确地针对问题拟定分析过程。
2.数据理解（Data Understanding）
这部分包含建立数据库与分析数据。在此阶段必须收集初步数据，然后了解数据的内涵与特性，选择要进行数据挖掘所必须的数据，然后进行数据整理及评估数据的质量，必要时再将分属不同数据库的数据加以合并及整合。数据库建立完成后再进行数据分析，找出影响预测最大的数据。
3.数据预处理（Data Preparation）
此步骤和第二步数据理解是数据处理的核心，这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。数据预处理任务很可能要执行多次，并且没有任何规定的顺序。
4.建立模型（Modeling）
针对已预处理过的数据加以分析，配合各种技术方法加以应用，针对既有数据建构出模型，替企业解决问题；面对同一种问题，会有多种可以使用的分析技术，但是每一种分析技术却对数据有些限制及要求，因此需要回到数据前置处理的阶段，来重新转换需要的变量数据加以分析。
5.评价和解释（Evaluation）
从数据分析的观点看，在开始进入这个阶段时已经建立了看似是高质量的模型，但在实际应用中，随着应用数据的不同，模型的准确率肯定会变化。这里，一个关键的目的是确定是否有某些重要的商业问题还没有充分地考虑。在这个阶段的结尾，应该获得对数据挖掘结果的判定。
6.实施（Deployment）
一般而言，创建模型完成并不意味着项目结束。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。一种是提供给决策人员做参考，由他察看和分析这个模型之后提出行动方案建议；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。此外，在应用了模型之后，当然还要不断监控它的效果。
四个层次分别为阶段（phase）、一般任务（generic task）、专项任务（specialized task）、流程实例（process instance）。每个阶段由若干一般任务组成，每个一般任务又实施若干专项任务，每个专项任务由若干流程实例来完成。
其中，上两层独立于具体数据挖掘方法，即是一般数据挖掘项目均需实施的步骤（What to do？），这两层的任务将结合具体数据挖掘项目的“上下文”（context）映像到下两层的具体任务和过程。所
谓项目的“上下文”是指项目开发中密切相关、需要综合考虑的一些关键问题，如应用领域、数据挖掘问题类型、技术难点、工具及其提供的技术等。
